大肠癌中Polo样激酶1（PLK1）突变与DNA甲基化的关系探索

研究表明，Polo 样激酶 1（PLK1）在肿瘤的发生发展中扮演着重要角色，是在结直肠癌（CRC）中。PLK1 过表达通常与癌症的恶性程度相关，而 DNA 甲基化被认为是调控其表达的重要因素之一。这篇文章深入探讨了 PLK1 基因的突变以及 DNA 甲基化如何影响其在 CRC 中的表达，是基于不同细胞系的实验数据。通过对 HCT116 等细胞系进行的基因组，研究者们发现 PLK1 的突变率较低，但特定突变导致蛋白稳定性变化，从而影响其功能。这些发现为进一步了解 CRC 中的 PLK1 过表达机制了理论依据。

数据挖掘 0 2025-07-02

ECharts数据可视化交互组件设计与实现

基于用户需求的可视化交互模型，配合 ECharts 的高可扩展性，做了一个挺实用的数据组件。传统图表就是看个，有了这个组件你可以点一下图表就往下钻，比如柱状图点进去就能看子数据，挺像 BI 里那套操作。支持柱状图、折线图、饼图这几类基础图表的切换，切得还挺顺滑。想从趋势看到占比？切一下就行。以前这些功能得自己写一堆事件和逻辑，现在用这个组件就能轻松搞定。Drilldown 模型设计蛮巧妙，前端只需要好交互事件，后端数据结构设计好，基本就能做到多级钻取。比如用户点了某个月份的销售额，组件自动触发获取更细的城市或门店数据，体验还挺丝滑的。整体来说，这个组件蛮适合信息系统、BI 报表甚至后台管理系统

数据挖掘 0 2025-07-02

CRM领域研究现状-信息系统分析与设计

CRM 领域的研究现状可以说是相当多样化的哦。理论上，CRM 的“以客户为中心”理念虽然有多提法，但具体体系还不够成熟，多概念还挺模糊的，尤其在客户忠诚度、满意度等方面。嗯，CRM 系统设计方面现在有了不少新的进展，是基于 Web 的应用和 B/S 结构都成为了主流，系统的兼容性也在不断增强。现在的重头戏就是基于 DW 的数据型 CRM，结合 OLAP 和数据挖掘技术，基本上是大多数 CRM 系统开发的研究焦点。要是你正在做 CRM 相关的项目，会看到有多系统都开始考虑灵活的架构、统一的交互渠道，比如 mCRM 的应用。至于 CRM 的实施，真的不仅仅是一个效益工程，许多项目高达 70%的失败

数据挖掘 0 2025-07-02

使用数据挖掘技术预测乳腺癌良恶性朴素贝叶斯模型研究

乳腺癌预测模型的实现，用朴素贝叶斯准确率能干到 97%+，还比不少论文结果都强，听起来是不是有点狠？这篇研究论文就是干这个的，代码不复杂，思路也挺清晰。用的数据集是 683 条乳腺癌样本，算法还跑了个 10 折交叉验证，比较严谨。三种模型里，朴素贝叶斯表现最好，是RBF 网络和J48 决策树。如果你也在搞医疗方向的数据挖掘，或者想训练个乳腺癌分类模型，这篇文章的数据和方法都挺值得参考的。

数据挖掘 0 2025-07-02

论文研究-分布式环境下保持隐私的k-平均聚类算法

隐私保护是数据挖掘领域的一个热点话题，尤其是在分布式环境中。针对如何在不共享精确数据的前提下，应用k-平均聚类算法挖掘有意义的知识，提出了基于安全多方计算的方案。这种算法通过利用半可信第三方的安全求平均值协议，保证了在分布式数据中进行聚类挖掘时的隐私保护。实验表明，算法能有效隐藏数据，保护隐私，同时不影响聚类结果。如果你在隐私保护和数据挖掘方面有需求，这个算法能给你不少。是对那些需要在保证隐私的同时进行聚类的场景，效果相当不错。通过这个算法，你可以避免直接暴露敏感数据而影响结果。在使用时，你可以将其与现有的数据挖掘框架结合，提升隐私保护的能力。如果你正面临这种挑战，可以尝试引入这个方法，保证数

数据挖掘 0 2025-07-02

云计算与数据挖掘高效任务调度与资源管理

云计算的弹性资源池，用起来是真的爽。以前大数据任务，一台机器跑一天，现在几分钟搞定。尤其是跟数据挖掘搭配，效率直接翻倍。你要是搞数据、建模啥的，云上跑批、调度都挺方便的。 云计算的弹性资源池，用起来是真的爽。以前大数据任务，一台机器跑一天，现在几分钟搞定。尤其是跟数据挖掘搭配，效率直接翻倍。你要是搞数据、建模啥的，云上跑批、调度都挺方便的。 资源动态分配，按需使用。像Impala这样的工具配合资源池划分，查询也快，数据同步也顺。配置得当，一般业务量顶得住。你试试参考下Impala 资源池划分最佳实践，还蛮实用的。 批量任务多了，就离不开任务调度。建议你关注下云计算任务调度研究的探讨，讲得比较细

数据挖掘 0 2025-07-02

Clementine中文完整教程

中文界面的 Clementine 教程，讲得还挺清楚的，尤其适合刚接触数据挖掘的朋友。教程不绕弯子，像老司机带你从界面认节点开始，到怎么搭数据流、调参数、跑模型，一步步来。里面的例子也挺接地气的，不是那种只讲原理的书本货。要是你平时用 Excel、CSV 之类的数据源，这套流程基本都能打通，连可视化也能搞得漂漂亮亮的。最关键的是，全中文，而且是 PDF，省事儿。

数据挖掘 0 2025-07-02

SAS数据挖掘与应用

数据挖掘里的老牌工具，SAS算是比较稳的一种，适合做统计建模和大数据的朋友。它的图形界面比较友好，不太折腾，常规几步点完就出结果，省心省力。模块化的设计，流程比较清晰。像你要做个分类模型，用它自带的拖拽功能就能拼好流程，建模、评估、输出一步到位。对初学者也挺友好的，不怎么写代码也能跑通流程。如果你有一定编程基础，用它的SAS 语言写点脚本也不错。语法虽然有点老派，但功能蛮全的，比如数据清洗、回归、聚类这些，它都能搞定。而且官方文档比较全，出问题一般也能查得到。不过哦，SAS 对中文支持嘛……算中等，界面是中文的，但脚本部分遇到中文字段有时候会出点小问题，建议字段名都用英文，省麻烦。我这边找到一

数据挖掘 0 2025-07-02

Coreseek中文全文检索Docker部署

中文搜索的老牌选手 Coreseek 加上 Docker，部署就变得挺。你不用自己慢慢配环境，直接拿来跑就行，省心省力。coreseek_prod.sh一执行，服务就开在3312端口，挺方便做接口联调或者测试的。 基于 Sphinx 改出来的 Coreseek，在中文分词这块做得还不错，适合那种文档量大、查得又多的场景，比如站内搜、数据挖掘啥的。加上 Docker 后，跨环境部署问题基本不用操心了，响应也快，适配性也好。 镜像里已经配好了必要的依赖，直接上手就能跑。适合前后端联调、开发测试环境，甚至你本地想快速跑个全文检索服务也行。唯一要注意的是，索引和配置文件还是得你自己定制，毕竟业务需求不

数据挖掘 0 2025-07-02

Data Mining Concepts and Techniques 2.0数据挖掘教程

韩家伟的数据挖掘书，属于那种看完你会忍不住翻第二遍的类型。不光讲了传统的频繁项集挖掘，像是 Apriori 和 FP-Growth，也把近几年比较火的并行算法、流数据都带上了，覆盖面挺全的，适合前端、后端、算法方向都顺便过一眼。 频繁项集的挖掘，基本上是数据挖掘的老大难了。书里把Apriori讲得还挺清楚，配合这篇文章看，细节会更容易理解。像support、confidence这些概念，在推荐系统或购物篮里用得挺多，实际场景也蛮常见。 FP-Growth比 Apriori 效率高不少，适合大数据量的时候上，核心就是用压缩的前缀树搞定重复扫描问题。参考这个链接FP-Growth 频繁项集挖掘算法

数据挖掘 0 2025-07-02